通过在迭代过程中更新协方差矩阵,卡尔曼滤波器能够动态调整对状态估计的信任程度。 过程噪声和测量噪声: 过程噪声和测量噪声是卡尔曼滤波中的两个关键参数,它们用于描述系统动态模型和测量过程中的不确定性。适当估计和调整这些噪声是卡尔曼滤波器性能的关键。 4,示例代码: #include< stdio.h >// 定义状态向量的维度...
基本概念 在处理含有噪声或偏差的信号时,结合其他估计值或测量值,可以得到更准确的观测值。这种数据融合的方法是卡尔曼滤波的核心。 卡尔曼滤波的关键思想在于数据融合与迭代更新。通过结合先验信息和实际测量,…
# axs[0,1].plot(position_y_measure, "-", label="位置y_测量值", linewidth=1) # axs[0,1].plot(position_y_posterior_est, "-", label="位置y_扩展卡尔曼滤波后的值(融合测量值和估计值)", linewidth=1) # axs[0,1].set_title("位置y") # axs[0,1].set_xlabel('k') # axs[0,1...
二、基本原理 1.状态方程:卡尔曼滤波算法基于线性系统状态空间模型,该模型可以用状态方程来表示。状态方程通常包含系统的内部状态、输入和输出,可以用数学公式表示为:x(t+1)=Ax(t)+Bu(t)+w(t)。其中,x(t)表示系统内部状态,u(t)表示输入,w(t)表示测量噪声。 2.测量方程:测量数据通常受到噪声的影响,卡尔曼...
卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。在线性系统的状态空间表示基础上，从输出和输入观测数据求系统状态的最优估计。这里所说的系统状态，是总结系统所有过去的输入...
卡尔曼滤波的基本原理和算法 卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。在线性系统的状态空间表示基础上,从输出和输入观测数据求系统状态的最优估计。这里所说的系统状态,是总结系统...
一、基本原理 扩展卡尔曼滤波分为两大阶段:预测和更新。 1.1 预测 预测公式如下: 其中, 表示当前估计值; 表示状态转移矩阵; 表示上一时刻的最优估计值; 表示外部输入矩阵; ...